基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种识别模型对比

Rao Gangfu,Huang Lin,He Xiuwen,Lin Jinlong, Yang Hui,Liu Muhua,Chen Tianbing,Chen Jinyin,Yao Mingyin

Laser & Optoelectronics Progress（2018）

Cited 4|Views3

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Abstract

为了快速识别茶叶品种,提出了激光诱导击穿光谱全光学诊断方法.采集7种茶叶样品在200～480 nm波长范围的激光诱导击穿光谱的全谱数据,分别运用九点平滑和九点平滑/一阶导数方法对光谱进行降噪、消除干扰预处理,再结合主成分分析对预处理后的光谱进行降维.选择判别分析(DA)、径向基函数网络(RBF)和B-P反向传播网络(又称MLP)三种模型对7种茶叶进行品种识别.结果显示:综合九点平滑和一阶导数预处理后,再结合主成分分析降维,可使三种模型对茶叶品种的识别准确率均有一定程度的提高,MLP的识别准确率高于DA和RBF,其训练集识别准确率为99.6％,测试集识别准确率为99.1％.选择合适的激光诱导击穿光谱预处理及模型构建方法,对快速准确识别茶叶品种具有可行性.

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Key words

spectroscopy, tea variety, rapid identification, laser induced breakdown spectroscopy, principal component analysis, discriminating model

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